Tekniska framsteg har medfört fördelar än vad företagsorganisationer behöver utnyttja för maximalt vinstvärde och minskade driftskostnader. Data har varit ryggraden för dessa tekniska framsteg från vilka sofistikerade procedurer härleds för att uppnå specifika mål. I takt med att tekniken går framåt kommer mer data in i systemen. Dessutom, när ett företag växer, är det mer data involverat och serveringssystemets installation måste vara snabb databearbetning, pålitlig lagring och erbjuda optimal säkerhet för dessa data. MongoDB är ett av de system som man kan lita på när det gäller att uppnå dessa faktorer.
Big Data hänvisar till enorma data som förändras snabbt, som snabbt kan nås och är mycket tillgängliga för att hantera behov effektivt. Företagsorganisationer tenderar att korsgranska tillgängliga databasinställningar som skulle ge bästa prestanda med tiden och följaktligen inse ett visst värde från Big Data.
Till exempel observerar onlinemarknader kundernas webbklick, köpkraft och använder sedan den härledda informationen för att föreslå andra varor som ett sätt att annonsera eller använda data i prissättning. Robotar lär sig genom maskininlärning och processen innebär självklart att mycket data samlas in eftersom roboten skulle behöva behålla det den har lärt sig i minnet för senare användning. Att behålla denna typ av komplexa data med traditionell databasprogramvara anses vara opraktiskt.
Big datas egenskaper
I mjukvarusystem tar vi hänsyn till Big Data i termer av storlek, åtkomsthastighet och de datatyper som är involverade. Detta kan relativt reduceras till tre parametrar:
- Volym
- Hastighet
- Mångfald
Volym
Volymen är storleken på Big Data som är involverad och sträcker sig från gigabyte till terabyte eller mer. Dagligen får stora företag in terabyte med data från sin dagliga verksamhet. Ett teleföretag skulle till exempel vilja föra ett register över samtal som gjorts sedan de började fungera, skickade meddelanden och hur lång tid varje samtal tog. På en daglig basis är det många av dessa aktiviteter som äger rum, vilket resulterar i mycket data. Uppgifterna kan användas i statistisk analys, beslutsfattande och tariffplanering.
Hastighet
Tänk på plattformar som Forex trading som behöver uppdateringar i realtid till alla anslutna klientmaskiner och visa nya börsuppdateringar i realtid. Detta dikterar att den betjänande databasen bör vara ganska snabb i att bearbeta sådana data med liten latens i åtanke. Vissa onlinespel som involverar spelare från olika platser i världen samlar in mycket data från användarklick, drag och andra gester och förmedlar dem sedan mellan miljontals enheter på mikrosekunder. Databassystemet måste vara tillräckligt snabbt för att göra allt detta i realtid.
Sorts
Data kan kategoriseras i olika typer, allt från siffror, strängar, datum, objekt, arrayer, binära data, kod, geospatiala data och reguljära uttryck för att bara nämna några. Ett optimalt databassystem bör tillhandahålla funktioner på plats för att förbättra manipuleringen av dessa data utan att ådra sig ytterligare procedurer från klientsidan. Till exempel tillhandahåller MongoDB geolokaliseringsoperationerna för användning samtidigt som platser hämtas nära koordinaterna som anges i frågan. Denna förmåga kan inte uppnås med traditionella databaser eftersom de endast utformades för att hantera små datavolymstrukturer, färre uppdateringar och vissa konsekventa datastrukturer. Dessutom kommer man att behöva ytterligare operationer för att uppnå något specifikt mål, när det gäller traditionella databaser.
MongoDB kan också köras från flera servrar vilket gör det billigt och oändligt i motsats till traditionella databaser som bara är designade för att köras på en enda server.
Faktorer att tänka på när du väljer MongoDB för Big Data
Big Data ger företagsfördelar när den hanteras i hög grad genom förbättrad processorkraft. När du väljer ett databassystem bör man överväga några faktorer angående vilken typ av data du kommer att hantera och om systemet du väljer ger den förmågan. I den här bloggen kommer vi att diskutera fördelarna som MongoDB erbjuder för Big Data i jämförelse med Hadoop i vissa fall.
- Ett rikt frågespråk för dynamisk fråga
- Datainbäddning
- Hög tillgänglighet
- Indexering och skalbarhet
- Effektiv lagringsmotor och minneshantering
- Datakonsistens och integritet
Rich Query Language for Dynamic Querying
MongoDB är bäst lämpad för Big Data där resulterande data behöver ytterligare manipulationer för önskad utdata. Några av de kraftfulla resurserna är CRUD-operationer, aggregeringsramverk, textsökning och Map-Reduce-funktionen. Inom aggregeringsramverket har MongoDB en extra geolokaliseringsfunktion som kan göra det möjligt för en att göra många saker med geospatial data. Genom att till exempel skapa ett 2Dsphere-index kan du hämta platser inom en definierad radie genom att bara ange latitud- och longitudkoordinaterna. Med hänvisning till telekommunikationsexemplet ovan kan företaget använda Map-reduce-funktionen eller aggregeringsramverket för att gruppera samtal från en given plats, beräkna den genomsnittliga samtalstiden på daglig basis för sina användare eller fler andra operationer. Kontrollera exemplet nedan.
Låt oss ta en platssamling med data
{ name: "KE",loc: { type: "Point", coordinates: [ -73.97, 40.77 ] }, category: "Parks"}
{ name: "UG",loc: { type: "Point", coordinates: [ -45.97, 40.57 ] }, category: "Parks"}
{ name: "TZ",loc: { type: "Point", coordinates: [ -73.27, 34.43 ] }, category: "Parks"}
{ name: "SA",loc: { type: "Point", coordinates: [ -67.97, 40.77 ] }, category: "Parks"}Vi kan sedan hitta data för platser som är nära [-73.00, 40.00] med hjälp av aggregeringsramverket och inom ett avstånd av 1 km med frågan nedan:
db.places.aggregate( [
{
$geoNear: {
near: { type: "Point", coordinates: [ -73.00, 40.00 ] },
spherical: true,
query: { category: "Parks" },
distanceField: "calcDistance",
maxDistance: 10000
}
}
]Map-Reduce-operation är också tillgänglig i Hadoop men den är lämplig för enkla förfrågningar. Den iterativa processen för Big Data med Map-Reduce i Hadoop är ganska långsam än i MongoDB. Anledningen är att iterativa uppgifter kräver många kartor och reducerar processer innan de är klara. Under processen genereras flera filer mellan kartan och minskar uppgifterna vilket gör den ganska oanvändbar i avancerad analys. MongoDb introducerade ramverket för aggregeringspipeline för att motverka detta bakslag och det är det mest använda på senare tid.
Datainbäddning
MongoDB är dokumentbaserat med möjligheten att placera fler fält i ett enda fält som kallas inbäddning. Inbäddning kommer med fördelen av minimala frågor som ska utfärdas för ett enda dokument eftersom själva dokumentet kan innehålla mycket data. För relationsdatabaser där en kan ha många tabeller måste du skicka flera frågor till databasen för samma ändamål.
Hög tillgänglighet
Replikering av data över flera värdar och servrar är nu möjligt med MongoDB, till skillnad från relations-DBMS där replikeringen är begränsad till en enda server. Detta är fördelaktigt eftersom data är mycket tillgänglig på olika platser och användare kan effektivt betjänas av den närmaste servern. Dessutom är processen med återställning eller haveri lätt att uppnå med tanke på journalföringsfunktionen i MongoDB som skapar kontrollpunkter från vilka återställningsprocessen kan refereras till.
Indexering och skalbarhet
Primär och sekundär indexering i MongoDB kommer med många fördelar. Indexering gör att frågor ska exekveras först, vilket är ett övervägande som behövs för Big Data som vi har diskuterat under hastighetsegenskapen för Big Data. Indexering kan också användas för att skapa skärvor. Shards kan definieras som undersamlingar som innehåller data som har distribuerats i grupper med hjälp av en shard-nyckel. När en fråga utfärdas, används shard-nyckeln för att bestämma var man ska leta bland de tillgängliga shards. Om det inte fanns några skärvor skulle processen ta ganska lång tid för Big Data eftersom alla dokument måste undersökas och processen kan till och med gå ut innan användarna får vad de ville ha. Men med sharding reduceras mängden data som ska hämtas från och följaktligen minskar latensen för att vänta på att en fråga ska returneras.
Effektiv lagringsmotor och minneshantering
De senaste MongoDB-versionerna ställer in WiredTiger som standardlagringsmotor som har en exekutiv förmåga att hantera flera arbetsbelastningar. Denna lagringsmotor har många fördelar för Big Data som beskrivs i den här artikeln. Motorn har funktioner som komprimering, checkpointing och främjar flera skrivoperationer genom dokumentsamverkan. Big Data innebär många användare och samtidighetsfunktionen på dokumentnivå gör att många användare kan redigera i databasen samtidigt utan att drabbas av prestandanedsättningar. MongoDB har utvecklats med C++ vilket gör det bra för minneshantering.
Datakonsistens och integritet
JSON-valideringsverktyget är en annan funktion som är tillgänglig i MongoDB för att säkerställa dataintegritet och konsistens. Den används för att säkerställa att ogiltig data inte kommer in i databasen. Till exempel, om det finns ett fält som heter ålder, kommer det alltid att förvänta sig ett heltalsvärde. JSON-valideraren kontrollerar alltid att en sträng eller någon annan datatyp inte skickas för lagring till databasen för detta fält. Detta är också för att säkerställa att alla dokument har värden för detta fält i samma datatyp och därmed datakonsistens. MongoDB erbjuder även säkerhetskopierings- och återställningsfunktioner så att man i händelse av fel kan återgå till önskat tillstånd.
Slutsats
MongoDB hanterar dataanalys i realtid på det mest effektiva sättet och passar därför för Big Data. Till exempel möjliggör geospatial indexering en analys av GPS-data i realtid.
Förutom den grundläggande säkerhetskonfigurationen har MongoDB ett extra JSON-datavalideringsverktyg för att säkerställa att endast giltig data kommer in i databasen. Eftersom databasen är dokumentbaserad och fält har bäddats in, kan mycket få frågor skickas till databasen för att hämta mycket data. Detta gör den idealisk för användning när det gäller Big Data.